空气质量模型能够很好的为排放源削减到空气质量变化这个输出响应机制提供有效,可靠的检验工具。本研究利用空气质量模型这个工具,通过建立排放情景,来研究大气污染物总量减排后环境浓度的变化。首先运用AERMOD模型系统对昆明市所属7个辖区的SO2, NOx和PM10进行模拟研究；其次经过分析及情景建立,将国家“十二五”规划中有关于大气环境污染物S02及NOx的工业总量减排目标作为情景基础；预测了2015年(“十二五”末期)昆明市各辖区802和NOx环境浓度；并与基准年(2009年)情况进行对比,分析各污染物的污染浓度变化情况；最后将各污染物在各辖区内的分布进行输出对比,目的在于分析基准年和情景年环境质量变化状况,最终给出大气污染物减排控制的政策建议。(1)根据模型需求和对昆明市大气污染现状的分析以及地理位置的具体情况将昆明市所有辖区分为7块模拟区域,并根据模型需求将区域进行网格化处理,选出计算点,标出排放源。(2)为支持模型的有效运转和精确模拟,为后续基础数据的分析奠定基础。本文对气象资料,地形资料进行了收集与整理,并且建立了排放清单。基准年排放清单的建立综合了前人的研究及官方统计数据,并对清单进行处理,使之成为有效的模型输入数据。(3)通过前期研究发现,PM10的模拟结果受气象因素影响较大,并且地区目标年的气象数据差异与该地区平均气象数据的差异是不能够忽略的。所以本文利用国家环保部网站公布的昆明市API指数进行推导,导出主要污染物(PM10)的同均浓度,与基准年PM10模拟结果进行对比验证后得知本研究AERMOD模型模拟结果可信的结论。并对PM10市城区污染物分布情况进行叙述,发现虽然污染物环境浓度低于0.12mg/m3,但仍然存在多个高浓度区域。(4)利用国家“十二五”规划中有关于大气环境污染物S02及NOx的工业总量减排目标作为情景基础,并且加入机动车增长和人口增加等其它因素建立了情景年的排放清单,为情景模拟打下情景基础。(5)通过模拟将基准年和情景年各辖区污染物污染情况进行最值对比、计算点对比以及分布对比分析。由最值浓度对比结果可以看出,昆明市七个辖区的S02及NOx污染物浓度最值除市城区的NOx以外其余地区的各污染物各时间尺度情景年均较基准年有不同程度的下降,并且呈现原本浓度高的区域下降程度较原本浓度低的区域下降程度显著的规律。进而得出以下结论：地区污染源排放类型不同导致相同减排力度下减排效果存在差异；同样的减排力度下,污染源集中程度不一,导致减排效果有所差异；相同减排力度下,不同地区污染物下降幅度不相同,且不均衡,原本污染物浓度高的地区环境浓度变化更显著,但由于原本浓度较高使得情景年污染物分布仍存在重污染地区；小时均浓度较日均浓度对减排响应更敏感。;总量减排比例与污染物浓度降低比例不同；污染物环境浓度的变化并不能保证污染物浓度分布的明显降低。(6)最终根据模拟对比分析结果,给出政策改进建议。